无效问题已结题自删除

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

首先，根据你提供的代码和报错信息，问题出现在 trainNetwork 函数的参数 layers 上。报错信息指出，layers 参数必须是层数组或层次图，而你提供的 layers 是一个由单元格数组构成的数组，而不是层数组。
解决这个问题的方法是将 layers
参数改为一个包含所有层的数组，而不是由单元格数组构成的数组。你可以通过在循环中创建层，并将其添加到一个数组中来实现这一点。以下是修改后的代码：
matlab
Copy code

layers = [];
for i = 1:60
layers = [layers, [
sequenceInputLayer(16)
fullyConnectedLayer(60)
reluLayer
fullyConnectedLayer(2)
regressionLayer
]];
end
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'ValidationData',{X_val,Y_val}, ...
'ValidationFrequency',30, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(X, Y, layers, options);

在这个修改后的代码中，我首先初始化了一个空数组 layers，然后在循环中将每层添加到这个数组中。这样，layers
就成为一个包含所有层的数组，而不是由单元格数组构成的数组。
通过这样的修改，你的代码应该就能够正常运行了。如果还有其他问题或疑问，欢迎继续提出。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请私信联系或评论您的疑惑

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

针对该问题，可以进行如下解决：

1. 需要向trainNetwork()函数中传入合适的layers参数，需要是一个层数组或层次图，但目前的代码传入了一个长度为60的cell数组，需要将其转换为合适的层数组。

2. 对于深度分支神经网络，需要使用LayerGraph()函数来构建层次图。

修改后的代码如下：

% 创建分支层
inputLayer = sequenceInputLayer(16);
branchLayers = [
    fullyConnectedLayer(60)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(2)
    regressionLayer];

% 创建LayerGraph对象
lgraph = layerGraph();
for i = 1:60
    % 添加主分支
    if i == 1
        lgraph = addLayers(lgraph, inputLayer);
    end
    branchLayer = nthargout(2, @addLayers, lgraph, branchLayers);
    lgraph = connectLayers(lgraph, inputLayer.Name, branchLayer.Name);

    % 添加分支
    outputLayer = [
        fullyConnectedLayer(60)
        reluLayer
        fullyConnectedLayer(2)
        regressionLayer];
    outputBranch = nthargout(2, @addLayers, lgraph, outputLayer);
    lgraph = connectLayers(lgraph, branchLayer.Name, outputBranch.Name);

    % 将输出层添加到层次图的输出列表中
    if i == 1
        outputLayers = outputLayer;
    else
        outputLayers(end+1) = outputLayer;
    end
end

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'ValidationData',{X_val,Y_val}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(X,Y,lgraph,options);

其中，首先创建了分支层，然后使用LayerGraph()函数构建了层次图。在循环中，每次添加主分支和分支，并将分支连接到主分支的输出上，同时将每个分支的输出层添加到层次图的输出列表中。最后，将LayerGraph对象传递给trainNetwork()函数进行训练。

注意，在循环中，需要使用nthargout()函数获取添加层操作的第二个输出结果，即添加的层的名称。

同时，在trainNetwork()函数中需要传入修改后的层次图对象lgraph。